09.品質管理

表 4 . 数学の歴史

年号	出来事

B.C.300	アラビア数字
◇ 16世紀
◇ 17世紀	デカルト、数と図形を結び付けた解析幾何学
	ニュートン、微分積分学 ^6 )
	パスカル、フェルマーが賭博に関する研究（確率論と統計学） ^7 )
◇ 18世紀

確率変数と確率分布

ある確定した確率の元で、偶然的に表れる変数を確率変数と呼ぶ。特に、サイコロの目のような離散的な確率変数についての確率分布を離散分布または離散確率分布と呼ぶ。一方、実数で表される連続的な確率変数に対する確率分布を連続分布あるいは連続確率分布と呼ぶ。
^8

)
品質管理

全数調査（悉皆(しっかい)調査）と標本調査（サンプル調査）

無限に実験を繰り返すことはできません。実験や測定は有限回ですから、測定は、標本調査になります。少なくともn=3ないと、自由度不足から、統計的手法は使えません。

非破壊試験では、全数調査もできますが、破壊試験では、商品をダメにしてしまいますから、必然的に、標本調査（抜き取り試験）になります。

データ、データベース、ビッグデータ

表 5 . データ、データベース、ビッグデータ

種類	説明	サイズ

データ	単レコード	紙
データベース	1000～１０億レコード	内部ストレージクラウド
データリボジトリ		クラウド * データのオープンアクセスを目指す
ビッグデータ	それ以上	クラウド

11.情報処理概論品質管理データ

ビッグデータは、人間では処理できず、コンピュータの助けを借りて処理するデジタルデータの集合です。コンピュータの助けを借りるには、数学やプログラミング言語のスキルが必須です。数学は、特に集合論、代数、確率統計などのスキルが要求されます。

ビッグデータは、クラウド上に電子的あるいは磁気的な方法で記録されており、すべてを紙に印刷することは不可能です。つまり、すべてを見た人は、誰もいないということです。

人は、コンピュータの助けを借りて、ビッグデータの一部を選択して抽出したり（検索）、全体の傾向を抽象化してみたり（統計）することになります。それを見て、はじめて人は、意思決定し、行動を起こします。

言い換えれば、ビッグデータは、そのままでは、情報ではありません。人がコンピュータにプログラムを与え、ビッグデータを処理してはじめて、人に有用な情報になるのです。

母平均と標本平均

確率分布の代表値と用いられる値の一つに、確率変数の期待値（ expectation ）がある。

$E [x] =$ σxiP(x)

$E [x] =$ ∫xiP(x)

母集団をある確率分布で表したとき、その確率分布に従う確率変数の期待値（ expectation ）をその母集団の 母平均 と呼ぶ。

$μ = E [x]$
^9

)
品質管理

アプリ

表 6 . アプリの種類

種類	例	説明

ワープロ	Microsoft Word google doc	論文や報告書、あるいはそれらの要旨などの文書を作成、印刷するアプリです。
表計算	Microsoft Excel google sheet	数値を計算し、表やグラフなどの図表を作成するアプリです。平均、標準偏差などの統計量も計算できます。データの件数は 30件程度までが適切です。それ以上の件数の場合、データベースアプリと連携して抽出したデータを使う方が効率的です。
プレゼンテーション	Microsoft Powerpoint google slide	講演スライドやポスターを作成できます。
グラフィックス	illustrator photo shop svgtopng gitmind mermaid	図形や写真などの画像の作成や編集をします。
ＣＡＤ	Solid works *
Ｗｅｂページ作成	HTML editor
データベース	Microsoft Access Microsoft SQL Server
動画編集
プログラミング	google colab

アプリには、オペレーティングシステム (OS) 上で動く、インストールアプリと、 Webブラウザ上で動く Webアプリがあります。

アカウントを有効化して、サービスやアプリを利用する（ログイン、ログオン、サインイン）には、認証が必要です。

人気プログラミング言語は、java script、そしてpyton*と続きます。 *

無作為抽出

表 7 . 無作為抽出

アプリ＆言語	プログラム例

SQL *	NEWID()を使って、乱数を生成し、ソートして上位をとる。 select top(1) * from contents order by NEWID()
Python *	randomモジュールのsampleメソッドを使う。
offce365 /Excel *	セルにRAND()を使って、乱数を生成し、ソートして上位をとる。基本的にはSQLと同じ考え方。 Excel のような表計算アプリの中で、無作為抽出をするのは現実的ではなく、予めデータベースで抽出すると良い。

式の要素

表 8 . 式の要素

要素	数式	プログラミング言語
要素	数式	C	Phthon

変数	$x$	public double x;
関数	$f$	double f(double x);
関数と従属変数	$y = f (x)$	double f(double x) { return y; }
定義域	$x = 0 : y = f (x)$ $x > 0 : y = g (x)$	Cでは、VBのselect構文のように switch構文では、定義域を指定することはできません。結局if構文をネストさせることになります。	Pythonでは、switch構文はありませんが、 elif構文でネストさせずに定義域を指定できます。 if x == 0: print('0') elif x < 0: print('負') elif x > 1: print('正') else: print('発散')
和	$S = \sum_{i = 1}^{n} k_{i}$	for ( i = 1; i < n; i ++ ) { s += k[i]; }	for i in range(1, n): s = s + k[i] *

Phthon (パイソン）は、多様なデータ構造が組み込まれているので、データ処理しやすい言語仕様です。 Anaconda（アナコンダ）や、Google Colaboratoyなどの開発環境があります。 Phthonには、数値計算ライブラリNumPyがあります。 NumPyは、CやふFORTRANで、実装されていて、高速で実行できます。ほかにも、Matplotlib(グラフ描画ライブラリ） pandas(データ分析ライブラリ） TensorFlow(機械学習ライブラリ）　OpenCV（画像処理ライブラリ）など便利なライブラリが多数あります。

図形と関数

正規分布関数

表 10 . 数・数字・数値

概念	種類	例

数	自然数	1,2
	有理数	-1（整数、負数）,0.5（小数）,1/3（分数）
	無理数	√2（無理数）は、根号と数字で表現されます。 π（円周率）、e（ネーピアの底）は数を表現する文字ですが、数字ではありません。
数字	算用数字	1234567890	アラビア数字、インド数字と呼び名には歴史的経緯があります。 0という数字の発明により * 、数値に桁（デジット）の概念が導入され、計算が著しく早くなりました。
	漢数字	一二三壱弐参
	ローマ数字	ⅠⅡⅢⅣⅤ	11世紀商人が計算に便利な算用数字を使おうとしていたところ、ギルドが公文書でその使用を禁止しました * 。
数値	数量を数字で表現（デジタル表示）	3.14,6.02×10²³	量を数にするには、単位が必要です。ただし、単位は、人が決めたものなので、物理の範疇にはありません *。数値は、数式に代入することができます。量と量との関係を表現した物理の関係式は、人が決めた単位に依存しないので、単位を書くべきではありません。

数を数字で表現する方法として、アラビア数字による位取り記数法があります。（新　情報技術基礎p.26）コンピュータの内部では、符号付き整数、倍精度浮動小数点数型（FP64-64bit）、などとして表現されます。

データは、思想や感情を含まないメディアにデジタル記録可能な表現です。

体重

表 11 . 21才女性の体重データの例
番号	値	番号	値	番号	値	番号	値	番号	値

1	56.50	2	51.83	3	39.98	4	58.45	5	58.04
6	55.17	7	64.35	8	45.59	9	61.07	10	43.52
11	50.66	12	44.12	13	58.95	14	55.02	15	54.19
16	49.91	17	52.21	18	61.37	19	46.53	20	51.63
21	56.12	22	59.14	23	50.45	24	56.33	25	47.72
26	40.60	27	49.48	28	57.03	29	60.23	30	54.75
31	57.69	32	50.36	33	38.57	34	65.88	35	32.90
36	44.10	37	44.91	38	59.77	39	43.58	40	55.10
41	40.91	42	53.11	43	51.68	44	38.42	45	38.95
46	55.83	47	61.33	48	34.60	49	43.04	50	53.29
51	46.31	52	47.39	53	61.50	54	40.57	55	58.06
56	67.04	57	44.15	58	70.11	59	63.43	60	50.67
61	54.98	62	49.04	63	50.08	64	49.14	65	58.85
66	54.51	67	37.19	68	34.91	69	57.68	70	53.27
71	57.39	72	36.97	73	63.17	74	55.63	75	40.61
76	43.93	77	62.67	78	33.80	79	61.10	80	43.70
81	59.71	82	54.75	83	35.18	84	39.06	85	53.41
86	55.34	87	45.32	88	44.49	89	49.74	90	59.49
91	62.58	92	48.72	93	41.51	94	53.04	95	42.51
96	55.13	97	58.86	98	62.24	99	41.07	100	43.04

表 12 . 統計量
項目	全数検査（母集団）	抜き取り検査（標本）

数	母数n=100	標本数=14
平均	母平均 $μ$ =51.08	標本平均= $\overline{x}$ 54.76
標準偏差	母標準偏差 $σ$ =8.57	標本標準偏差 $s$ =6.78
分散	母分散S=5,108.05	不偏分散S=766.65

^10

) ^11

)

よく使う分布

表 13 . よく使う確率分布
種類	分布	例

連続分布	正規分布
	`t`-分布	標本平均x~
	`χ`( カイ) ²-分布 *	標本標準偏差s
	一様分布	一様乱数
	対称三角分布
離散分布	超幾何分布
	２項分布
	ポアソン分布

情報量（エントロピー）の単位

表 14 . 情報量（エントロピー）の単位

対数の底	通常の単位	JISおよびISOが定めた単位

2	ビット (bit)	シャノン (shannon)
e	ナット (nat)	ナット (nat)
e	ディット (dit)	ハートレー (hartley)

01. 情報処理概論 15. エネルギー化学特論 09. 品質管理

◇ 参考文献

品質管理

https://edu.yz.yamagata-u.ac.jp/Public/53225/53225_09.asp

山形大学データベースアメニティ研究所

〒992-8510 山形県米沢市城南4丁目3-16

３号館（物質化学工学科棟） 3-3301

准教授伊藤智博

0238-26-3573

http://amenity.yz.yamagata-u.ac.jp/

	自然物	人工物
	自然物	工芸品	工業製品

例1：道具	さえずる小鳥	パイプオルガン	ピアノ
例2：食べ物	魚	回らない寿司	カップラーメン
例3：エネルギー	柴		電気、ガス、灯油
作り手	なし	職人、技能者、クリエータ	労働者、作業者（※設計は技術者）
顧客	なし	王侯貴族、教会、富裕層	市民、庶民
歴史	なし		産業革命以降
形態		献上、寄進	販売
量	ありのまま	丹精込めてひとつ	工場で大量生産
品質(Q)	ありのまま	丹精込めてひとつ	同じ品質、ばらつきなし
コスト(C)	ただ？	非売品？	安く、低コスト
納期(D)			早く、即納（店売り）
環境(E)	持続可能	保護	廃棄物

数値	区分	細分	説明

測定値	系統誤差	反復測定において、一定のままであるか、または予測可能な変化をする測定誤差の成分。
		機械的誤差	ノギス、天秤、メスシリンダーなど測定器の精度や確度による誤差
		個人的誤差	測定者のくせによる誤差
		理論的誤差	理論の省略などによる誤差
	偶然誤差 random error		反復測定において、予測が不可能な変化をする測定誤差の成分。誤差論（確率・統計）の対象
計算値	計算誤差		ＡＤ変換、ＤＡ変換、丸め誤差や計算精度による誤差、数値データの格納方式による誤差。
設計値	公差 tolerance	製品の仕様図や設計図で、基準値から許容される値。方向が指定されてより具体的なものは許容値と呼ばれる。

名称	グラフ	説明

逆ネルンスト		電池の充放電曲線で現れます。
確率曲線
正規分布関数		確率統計で多用されます。品質管理でも大切です。

◇ 品質はばらつく！統計で使う分布関数とその性質

自然物、工芸品、工業製品

データ

数値の表現

数学の歴史

確率変数と確率分布

全数調査（悉皆(しっかい)調査）と標本調査（サンプル調査）

データ、データベース、ビッグデータ

母平均と標本平均

アプリ

無作為抽出

式の要素

図形と関数

正規分布関数

体重

よく使う分布

情報量（エントロピー）の単位

◇ 参考文献

型	数	プログラミング言語

単精度浮動小数点	実数	Basic(Single), C(float),
倍精度浮動小数点	実数	Basic(Double), C(double), Python (float)
	複素数	Python (complex)

◇ 品質はばらつく！統計で使う分布関数とその性質

自然物、工芸品、工業製品

データ

数値の表現

数学の歴史

確率変数と確率分布

全数調査（悉皆(しっかい)調査）と標本調査（サンプル調査）

データ、データベース、ビッグデータ

母平均と標本平均

アプリ

無作為抽出

式の要素

図形と関数

正規分布関数

体重

よく使う分布

情報量 （エントロピー） の単位

◇ 参考文献

情報量（エントロピー）の単位